31
METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU
Reny Wahyuning Astuti1) , Novirtamely Kahar 2), Devrian Rifki Wijaya3)
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Nurdin Hamza Jambi Email : r3ny4stuti@gmail.com, n0vh1r@gmail.com, jayadevrian@gmail.com
Abstrak - The development of science and technology offers facilities in carrying out the activity and
employment. The presence of this technology is intended to achieve better results in achieving the accuracy of information. With a good information system will provide easy access to a variety of things to be desired. Implementation of technology is the application of soft computing that can help improve a person's performance at work and overcome existing within the school environment as well as decision support systems. One method that is used by principals to improve education quality by assessing the performance of teachers. Its aim is to determine the level of quality teachers in schools with an application based decision support system, it is intended that the assessment would be far more effective. This is done with the input of several criteria as indicators and generate performance assessment reports.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja Guru, Fuzzy, Simple Additive Weighting
I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi terasa sangat pesat, sehingga menawarkan kemudahan-kemudahan dalam menjalankan aktivitas dan pekerjaan. Kehadiran teknologi ini dimaksudkan untuk mencapai hasil yang lebih baik dalam pencapaian keakuratan sebuah informasi. Dengan adanya sistem informasi yang baik maka akan memberikan kemudahan dalam mengakses berbagai hal yang diinginkan. Implementasi dari pemanfaatan teknologi adalah adanya berbagai aplikasi soft computing yang dapat membantu meningkatkan kinerja seseorang dalam bekerja dan mengatasi yang ada dalam lingkungan sekolah seperti halnya sistem pendukung keputusan.
Guru adalah tenaga pengajar disekolah semakin baik kualitas guru maka akan semakin baik pula kualitas anak didiknya maka hal ini lah yang menjadi acuan harus dilaksanakannya proses penilaian kinerja guru sehingga akan selalu ada evaluasi demi terwujudnya tenaga guru yang baik. SMK N 2 Kota Jambi merupakan sekolah yang terletak di Kecamatan Jambi Selatan Kelurahan
Pasir Putih merupakan sekolah terpadu kejuruan dengan berbagai macam program keahlian dalam bidang penjualan, keahlian multimedia, keahlian pemasaran, keahlian administrasi, keahlian pariwisata, keahlian tataniaga, keahlian teknik grafika, dan lain-lain.
Kepala sekolah adalah pemimpin di sekolah. Seorang kepala sekolah harus mampu untuk mengatur dan mengarahkan para guru untuk melaksanakan pendidikan yang bermutu. Salah satu cara yang di gunakan oleh kepala sekolah untuk meningkatkan pendidikan yang bermutu yaitu dengan melakukan penilaian kinerja guru. Cara ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kualitas guru-guru di sekolah tersebut.
Dari permasalahan tersebut maka akan dibuat Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru untuk membantu SMK N 2 Kota Jambi Jambi dalam menilai guru-guru yang ada.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas dapat dirumuskan masalah adalah bagaimana cara merancang dan membangun Sistem Pendukung
32
Keputusan Penilaian Kinerja Guru Dengan Metode
Simple Additive Weighting ?
1.3 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini yaitu untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru (PKG) dengan metode SAW (Simple Additive
Weighting).
II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penilaian Kinerja Guru
Menurut Peraturan Menteri Negara Pendayagunaan Aparatur Negara dan reformasi Birokrasi nomor 16 Tahun 2009, PK GURU adalah penilaian dari tiap butir kegiatan tugas utama guru dalam rangka pembinaan karir, kepangkatan, dan jabatannya. Pelaksanaan tugas utama guru tidak dapat dipisahkan dari kemampuan seorang guru dalam penguasaan pengetahuan, penerapan pengetahuan dan keterampilan, sebagai kompetensi yang dibutuhkan sesuai amanat Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Nomor 16 Tahun 2007 tentang Standar Kualifikasi Akademik dan Kompetensi Guru.
Penguasaan kompetensi dan penerapan pengetahuan serta keterampilan guru, sangat menentukan tercapainya kualitas proses pembelajaran atau pembimbingan peserta didik, dan pelaksanaan tugas tambahan yang relevan bagi sekolah/madrasah, khususnya bagi guru dengan tugas tambahan tersebut. Sistem PK GURU adalah sistem penilaian yang dirancang untuk mengidentifikasi kemampuan guru dalam melaksanakan tugasnya melalui pengukuran penguasaan kompetensi yang ditunjukkan dalam unjuk kerjanya.
Secara umum, PK GURU memiliki 2 fungsi utama sebagai berikut.
1. Untuk menilai kemampuan guru dalam menerapkan semua kompetensi dan keterampilan yang diperlukan pada proses pembelajaran, pembimbingan, atau pelaksanaan tugas tambahan yang relevan dengan fungsi sekolah/madrasah. Dengan demikian, profil kinerja guru sebagai
gambaran kekuatan dan kelemahan guru akan teridentifikasi dan dimaknai sebagai analisis kebutuhan atau audit keterampilan untuk setiap guru, yang dapat dipergunakan sebagai basis untuk merencanakan PKB. 2. Untuk menghitung angka kredit yang
diperoleh guru atas kinerja pembelajaran, bimbingan, atau pelaksanaan tugas tambahan yang relevan dengan fungsi sekolah/madrasah yang dilakukannya pada tahun tersebut. Kegiatan penilaian kinerja dilakukan setiap tahun sebagai bagian dari proses pengembangan karir dan promosi guru untuk kenaikan pangkat dan jabatan fungsionalnya.
Hasil PK GURU diharapkan dapat bermanfaat untuk menentukan berbagai kebijakan yang terkait dengan peningkatan mutu dan kinerja guru sebagai ujung tombak pelaksanaan proses pendidikan dalam menciptakan insan yang cerdas, komprehensif, dan berdaya saing tinggi. PK GURU merupakan acuan bagi sekolah/madrasah untuk menetapkan pengembangan karir dan promosi guru. Bagi guru, PK GURU merupakan pedoman untuk mengetahui unsur-unsur kinerja yang dinilai dan merupakan sarana untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan individu dalam rangka memperbaiki kualitas kinerjanya.
2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh
Michael Scott Marton dengan istilah management decision system. Definisi awal Decision Support System (DSS) menunjukkan DSS sebagai sebuah
sistem yang dimaksudkan untuk mendukung menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma.
2.3 Fuzzy Multiple Attribute Decisison Making (FMADM)
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
33
alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi altematif yang sudah diberikan.
Menurut Sri Kusumadewi (2006) Pada dasamya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif clan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan altematif bisa ditentukan secar bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 (tiga) tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi. Pada tahap penyusunan komponen-komponen situasi akan dibentulc tabel taksiran yang berisi identifikasi altematif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan 2 (dua) langkah, yaitu: pertama, melakukan agregasi terhadap keputusan-keputusan yang tanggap terhadap semua tujuan pada setiap altematif dan kedua, melakukan perankingan altematif-altematif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan.
Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa masalah MADM adalah mengevaluasi m altematif Ai {i = I, 2, . . . , m} terhadap sekumpulan atribut
atau kriteria Cj {j = l, 2, ... , n} dimana setiap
atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Matriks keputusan alternatif terhadap setiap atribut X, diberikan sebagai berikut:
𝑋 = [ 𝑥11 𝑥21 𝑥31 … . 𝑥𝑚1 𝑥12 𝑥22 𝑥32 … . 𝑥𝑚2 𝑥13 𝑥23 𝑥33 … . 𝑥𝑚3 … … … … … 𝑥1𝑛 𝑥2𝑛 𝑥3𝑛 … . 𝑥𝑚𝑛]
Dimana Xij merupakan rating kinerja altematif ke-i terbadap atribut ke--:j.
Nilai bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap atribut, diberikan sebagai W:
W = Iwi, W2, ..•• , Wn}
Rating kinerja (x) dan nilai bobot (w) merupakan nilai utama yang merepresentasikan preferensi absolut dari pengambil keputusan. Masalah MADM diakhiri dengan proses perankingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Kusumadewi, 2006).
2.4 Simple Additve Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari kinerja setiap altematif pada semua atribut. Metode Simple
Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (x) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan scmua rating alternatif yang ada (Kusumadewi et.all 2006,hlm.74). 𝒙𝒊𝒋 𝒎𝒂𝒙 𝒙𝒊𝒋𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 (𝒃𝒆𝒏𝒆𝒇𝒊𝒕) 𝒎𝒊𝒏 𝒙𝒊𝒋 𝒙𝒊𝒋 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 (𝒄𝒐𝒔𝒕) Keterangan :
Rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C.
Xij = Nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria
Max Xij = Nilai rnaksimwn dari setiap kriteria Min Xij = Nilai minimum dari setiap kriteria Nilai preferensi untuk setiap altematif (Vi) diberikan:
𝑉𝑖= ∑ 𝑤𝑗𝑟𝑖 𝑗 𝑛
𝑗=1
Keterangan :
Vi = Rangking atau oilai akhir untuk setia alternatif
Wj = Nilai bobot yang telah ditentukan
untuk setiap kriteria Rij = Nilai matrix temormalisasi
Nilai Vi lebih besar mengindikasikan alternatif Ai lebih terpilih.
34
III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Perancangan Sistem FMADM
Seperti telah dijelaskan pada pendahuluan. penilaian dilakukan dengan melihat nilai-nilai terhadap indikator yaitu mengenal karakter peserta didik, menguasai teori belajar, pengembangan kurikulum, komunikasi dengan peserta didik, tanggung jawab, perilaku dan obyektif. Selanjutnya masing-masing indikator tersebut dianggap sebagai kriteria yang akan dijadikan sebagai faktor untuk menentukan penilaian kinerja guru dan himpunan fuzzy nya adalah Tidak Penting , Kurang Penting, Cukup Penting, Penting, Sangat Penting. Himpunan ini kemudian diperlakukan sebagai input kedalam sistem FMADM (dalam hal ini disebut sebagi Ci).
d. Kebutuhan Masukan
Untuk proses pemasukan dibutuhkan data-data yang saling mendukung antara lain:
1. Inputan Data Guru
Data ini berisikan seluruh informasi yang berkaitan dengan Data Guru.
2. Inputan Data Kriteria penilaian
Data ini berisikan seluruh informasi yang berkaitan dengan Data Guru.
3. Inputan Data Nilai Bobot
Data ini berisikan nilai kepentingan dari setiap kriteria
e. Kebutuhan Proses
Adapun proses yang akan dilakukan pada sistem ini adalah :
1. Proses pemberian nilai atau pembobotan Proses awal dengan memberikan nilai dari setiap alternatif kemudian melakukan proses normalisasi dan terakhir proses pembobotan.
2. Proses Pembuatan laporan
Proses Pembuatan laporan hasil penilaian kinerja guru
f. Kebutuhan Keluaran
Kebutuhan keluaran yang dihasilkan berupa informasi dan laporan yang akan ditampilkan melalui form dan hasil cetakan (print) antara lain:
1. Data Hasil Penilaian Kinerja Guru.
2. Data Grafik Kinerja Guru.
3. Data Keseluruhan Hasil Penilaian Kinerja Guru.
g. Kriteria Yang Dibutuhkan
Dalam metode penelitian ini ada bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai penerima beasiswa. Adapun kriterianya adalah:
C1= Mengenal Peserta Didik C2 = Menguasai Teori Belajar C3 = Pengembangan Kurikulum C4 = Komunikasi Dengan Peserta Didik C5 = Tanggung Jawab
C6 = Perilaku C7 = Obyektif
Dari masing-masing bobot tersebut, maka dibuat suatu variabel-variabelnya. Dimana dari suatu variabel tersebut akan dirubah kedalam bilangan fuzzynya.
Di bawah ini adalah bilangan fuzzy dari bobot. 1. Sangat Kurang ( SK ) = 1
2. Kurang ( K ) = 2 3. Cukup Baik ( CB ) = 3 4. Baik ( B ) = 4
5. Sangat Baik ( SB ) = 5
Untuk mendapat variabel tersebut harus dibuat dalam sebuah grafik supaya lebih jelas pada gambar 1.
Gambar 1. Grafik Bobot
h. Perancangan Sistem
1) Data Flow Diagram
Dari diagram level 1 proses 2 ini menggambarkan bagian proses input data yang digambarkan hubungan antara sistem yang di kembangkan dengan Satu entity yaitu Admin. Admin melakukan inputan kriteria, alternatif, dan
35
Tim penilai. Diagram level 1 proses 2 adalah sebagai berikut:
a Kepala Sekolah*
b Guru**
Username dan Password
Username dan Password
D1 Tim Penilai Cek Username dan Password
c Admin
Input data Alternatif Guru Input data Kriteria Input data Tim penilai
Data Alternatif Guru D3 Guru
D2 Kriteria Data Tim Penilai
b Guru** Input Nilai D4 Pembobotan Hasil Pembobotan D5Perangkingan a Kepala Sekolah*
Laporan Penilaian Data Perangkingan Hasil Pembobotan Data Tim Penilai
Data Kriteria Data Alternatif Guru
Data Kriteria
Hasil Perangkingan Autentifikasi User
1.P
Olah Data Master 2.0
Perhitungan Metode SAW 3.0
Laporan Hasil Penilaian 4.0 Input Nilai
Data Kriteria Data Alternatif
Gambar 2. Data Flow Diagram 2) Antarmuka
Adapun menu yang terdapat pada Sistem ini adalah :
a. Halaman kriteria.
Halaman Data Kriteria ini adalah halaman dimana user bisa melihat apa saja kriteria yang digunakan dalam penilaian kinerja guru.
Gambar 3. Halaman Kriteria
b. Halaman Alternatif
Halaman Data Alternatif adalah halaman dimana user dapat melihat data alternatif dalam penilaian kinerja guru. Data alternatif ini berupa data guru-guru yang akan dinilai dan didalam data alternatif ini Tim Penilai dapat Melakukan Penilaian terhadapa kinerja guru.
Gambar 4. Halaman Alternatif c. Halaman Proses Pembobotan
Halaman Pembobotan ini adalah halaman dimana User dapat melihat dan melakukan proses pembobotan dengan mengklik Button Normalisasi dan dapat mengulang proses dengan Button reset.
Gambar 5. Proses Pembobotan d. Halaman Proses Perhitungan
Halaman Perhitungan ini adalah halaman dimana user melihat dan melakukan proses perangkingan, hasil yang didapat akan ditampilkan kedalam bentuk grafik.
36
Gambar 6. Proses Perhitungan e. Laporan Penilaian
Halaman Laporan penilaian berisi hasil penilaian setiap alternative/Guru oleh setiap penilai.
Gambar 7. Laporan Hasil Penilaian
f. Laporan Penilaian Keseluruhan
Halaman Laporan penilaian berisi hasil penilaian setiap alternatif secara keseluruhan.
Gambar 8. Laporan Hasil Penilaian Keseluruhan
IV PENUTUP
Dari penjelasan dan pembahasan yang telah diuraikan diatas dapat diabim kesimpulas sebagai berikut :
1. Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting dapat digunakan untuk mengukur tingkat kinerja guru pada SMK 2 Jambi.
2. Pengujian hasil perhitungan SAW dengan cara membandingkan perhitungan manual dan hasil yang dikeluarkan oleh system menunjukkan kesamaan dan sesuai.
3. Sistem yang telah dibuat dapat digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan untuk menentukan rangking kinerja guru berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Penilaian tersebut juga sebagai bahan pertimbangan pengambil keputusan untuk memberikan reward atau pun punishment kepada masing-masing guru.
Walaupun demikian, sistem ini masih jauh dari sempurna, dan tidak menutup kemungkin untuk diperbaiki dimasa-masa mendatang dengan menambah kriteria dan alternatif yang disesuaikan dengan kebutuhan di SMK 2 Jambi.
DAFTAR REFERENSI
Peraturan Menteri Negara Pendayagunaan Aparatur Negara dan reformasi Birokrasi nomor 16 Tahun 2009 http://e-dokumen.kemenag.go.id/files/Vq9y3R2K12 86781139.pdf diakses tanggal 3 November 2016
Kajian Pustaka, Pengeritan Sistem Pendukung Keputusan
37
m-pendukung-keputusan-spk.html diakses tanggal 3 November 2016
Eniyati, S. 2011. “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simpke Additive Weighting)”. Jurnal Teknologi
Informasi DINAMIK. Volume 16, no.2, juli
2011, hlm.171-176. http://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1
/article/download/364/241 diakses tanggal 6 Juni 2016
Jogiyanto.”analisis dan desain”. Andi Offset. Yogyakarta. 2014.
Kusrini. “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan”. Andi Offset. Yogyakarta. 2007.
Kusumadewi, Sri & Purnomo, Hari. “Aplikasi
Logika Fuzzy untuk Mendukung Keputusan”. Graha Ilmu. Yogyakarta. 2010.
Kusumadewi, Sri, et al. “Fuzzy Multy-Attribute
Deciosion Making ( Fuzzy MADM) “. Graha
Ilmu. Yogyakarta. 2006.
Raharjo, Budi. “Membuat Database Menggunakan
MySQL”. Informatika. Bandung. 2011.
Sidik, Betha. “Pemrograman WEB PHP”. Informatika. Bandung. 2012.
Wibowo, H. & dkk. (2009). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerimaan Beasiswa Bank BRI Menggunakan FMADM (Studi
Kasus : Mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) Eprints.dinus.ac.id/12428/1/jurnal_12391.pd f
Daftar Riwayat Hidup Penulis
Nama : Reny Wahyuning Astuti NIK/NIDN : 06.028/1016057803 TTL : Bajubang, 16 Mei 1978 Gol/Pangkat : IIIC
Jab. Fungsional : Lektor
Email : r3ny4stuti@gmail.com Nama : Novhirtamely Kahar, ST. NIDN/NIK : 1015118101
TTL : 15 November 1981 Golongan/Pangkat : III B
Jabatan Fungsional : Lektor
Alamat Rumah : Transito Lrg. Berkah Telp. : 082378256646 Email : novmely@ymail.com Nama : Devrian Rifki Wijaya NIK/NIDN : -
Jabatan Fungsional : -
